计算机硬件所依赖的集成电路规模参照摩尔定律发展规律,即计算机单位面积集成电路可容纳的晶体管数量每两年会比之前翻一番。
Java和C语音的区别可以说是我们许多同学来咨询的重点困惑了,U妹找来了优就业研究院的老师来深入浅出地讲解一下,Java和C到底哪儿不一样!
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式,例如输入一段文本,将其转换或翻译成另一种语言,或帮助拼写和语法纠正。
通过前面5篇内容我们了解了从基础到高级的Prompt用法,今天我们来聊聊AI的人设!
去年圣诞节,我和我的妻子去了家乡佛罗里达的皮尔斯堡,并且经常光顾海滩上的一家当地人场所。在那儿,我们遇到了一对来自英国中部地区的夫妇。音乐很响,喝酒也很闹,所以很难听清楚。另外,即使他们“似乎”在说英语,但有时理解他们在说什么仍然是一个挑战。我以为我在澳大利亚的时光会给我足够的语言能力,但是,可惜,很多东西都超出了我的想象。不止是一般的 “soccer 是 football” 或 “trunk是 boot” 之类的困惑。
刚刚,OpenAI发布了Codex的改进版本,API以私有测试版的形式发布出来,可以将自然语言转换为代码的AI系统。
不管你在世界的哪个地方,美国、巴西、法国或者亚洲的婆罗洲岛,借助机器翻译,谷歌和Facebook这类软件都可以把平台上的几乎任何文字内容都翻译成当地语言。
ChatGPT 自上线以来,凭借其优异的自然语言理解和输出能力,仅花 5天就成为了活跃用户过百万的现象级产品。而上一个现象级产品 instagram 花了 2 个半月。到目前为止 ChatGPT 在全球累计用户已经过亿,相信现在也有很多人在跟 ChatGPT 聊过之后相信 AI 发展的奇点已经到来。
我们这里讲的自动翻译指的是机器翻译,虽然机器翻译未必准确,但在它可以帮助我们快速实现原型,这在项目初期确实能很大地提升开发效率。
百度的 STACL(Simultaneous Translation with Anticipation and Controllable Latency)是首个拥有预判能力和可控延迟的机器同传翻译系统。它是一个能够进行高质量双语同传的自动系统,代表了自然语言处理方向的重大突破。这一技术的挑战很大一部分在于源语和目标语之间的次序差异以及现实世界同传应用的延迟需求。
ChatGPT 相关话题最近非常火热,很多人尤其是程序员群体已经开始使用 ChatGPT 或 New Bing 辅助自己解决工作中的问题,甚至开始用他们来写代码了。 但现在使用 ChatGPT 有一点不便的地方,一方面官网免费版经常超时,而且官网暂时不支持机器人,有些任务执行前需要交代相关背景和要求,写的太简略则效果不好,写的太复杂每次粘贴不方便。
机器之心发布 机器之心编辑部 NIPS 2017 将于当地时间12月4日在美国长滩开幕,在此之前机器之心邀请了多位NIPS 2017 论文作者为读者做技术分享。本文是对中山大学-微软亚洲研究院联合培养
随着ChatGPT的流行,不少人都有了用它来提高工作效率的需求。然而,不同的引导词(prompt)提示下,同一模型的输出结果可能大相径庭,好的prompt能释放模型的潜力,得到更有用的输出。本博文提供了一些使用的技巧和常用的prompt示例,本文持续更新……希望大家多多尝试,在评论区踊跃交流经验~
编程从某种意义来说,是人类是将想法变为计算机可以理解和执行的指令的过程,这一过程需要程序员融入自己的算法思路,并且用固定的语法将程序写出来。
自然语言理解(NLU)和语言翻译是一系列重要应用的关键,包括大规模识别和删除有害内容,以及连接世界各地不同语言的人们。尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展,但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时,现有系统的处理水平仍然是有限的。
作者:Hugh FD Jackson 原标题: 《Why Curry Helps》 原文地址:https://hughfdjackson.com/javascript/why-curry-helps/ 译者:the5fire
英语这个东西到用的时候方恨少,程序基本上都是英语来编写的,但实际上涉及到的单词和我们高中学的单词没有太大的关联。不要求看什么心灵鸡汤一类的要求那么高。而国外的文档,语言其实都是很平实的,就像我们不会用文言文来写我们的文档一样,这样的文档对英语的要求并不是太高。 一、编程入门英语不好不用担心 说实话,我的英语也不好.但是我觉得,学编程语言初期中用到的英语只不会超过100个。根本难不倒想学编程的你。但后期深入的学习中要掌握一门编程语言提供的程序资源(术语是函数库或称类库或称组件库),由于这些用到的英语单词
随着人工智能的进步,开发行业已经发展到了新的水平。 目前,人工智能工具在开发者中很受欢迎,因为它正在迅速重塑开发行业。
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、李泽南、蒋思源 神经机器翻译近期取得很大成功,但缺乏双语数据的语言对很难基于现有方式训练出好的机翻系统。近日,有研究者提出一种无监督新方法,无需使用平行语料库
常有人问:我英语不好,想学编程行不行?这次PyCon上也有听众提出了类似的问题。我当时给出的回答是:想学好编程,必须得去学英语,想绕过这个坎是不可能的。 今天我再来稍微补充下。 这个问题要分情况的,并不是说不会英语就不能编程。如果你只是想学习下编程,只要一点很基础的英语能力,知道if/while/class这些关键字的意思,就可以开始写代码了。实在不行就死记硬背编程语法呗。另外,现在有使用汉语的编程语言--易语言,还有基于python的中蟒,都可以让你用中文来编程。 即使你以编程为职业,一样也可以在英语不
越来越多的小伙伴们加入到 AI 课程的字幕翻译队伍。在这些翻译同学中,有些是 AI 相关领域的学生或从业者,有些是纯粹的知识爱好者,很多同学并未上过英语翻译课程,未经受过专门的翻译技巧培训。
在这篇文章中,我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展,包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行,并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
【新智元导读】Future of Life 网站采访了 Richard Mallah 和 Ian Goodfellow,讨论 AI 在过去一年取得的进步,以及对2017年的展望。 2016年,AI 取得了一些重要的发展。我们采访了 Richard Mallah 和 Ian Goodfellow,和他们一起聊一聊 AI 在过去一年所取得的进步。Richard 是 FLI(Future of Life Institute) AI 项目的主管,他是多家AI 公司的资深顾问,创建了获得最高评价的企业文本分析平台。I
发现一个有趣的现象,越是技术水平高的程序员越是喜欢用英文注释,反而是刚入行的程序员为了表达清楚采用中文的注释,在这首先承认一个事情的真相,虽然国内有上百万的程序员,但是编程语言的主流还是在欧美,无论从编程语言的起源还是编程生态的建设方面欧美等国家有着优秀的基因,更加重要的一个因素编程语言采用的是英文编程模式,国内也有个易语言但是影响力实在是有限,而且易语言几乎成了游戏外挂的自然编程语言,严格意义上讲不是主流编程语言的发展态势。
玩转AI - 100个GPT 提示词大全:https://lb8kbu4q8a.feishu.cn/docx/UEVFdI87Doipt0xxWvTc7esEnPc
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日,OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络,声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别(ASR)系统,研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据,来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现,使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明,虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量,但由于缺乏同等高质量的预训练解码器,以及特定于
随着全球化进程的加速和国际交流的不断增加,人们对于跨语言沟通的需求也在不断增加。如果机器能够快速准确地将一种语言翻译成另一种语言,则将大大提高沟通效率,促进文化交流,推动经济发展,有助于加强不同国家和地区之间的友好往来。
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 翻译一直是Facebook人工智能研究中最重要的应用之一。毕竟,Facebook的总目标是“让世界更开放、更互联”。对于这种目标的实现,多种多样的语言是一个明显的障碍。为了跨越这一障碍,Facebook本周公布了一种创新的机器学习翻译方法,据称速度比竞争对手快9倍。 目前,这项工作仍停留在研究阶段,Facebook公开了论文,并在GitHub上开源了相关代码。 但该技术尚未被集成至Facebook的产品,Facebook人工智能实验室的研究人员Mi
选自Caffe2 Blog 机器之心编译 近日,Facebook 共享了 Caffe2 在支持循环神经网络(RNN)方面的最新成果。在 Caffe2 RNN 中,最突出的亮点是几乎零开销的 RNN 引擎,它不仅可执行任意 RNN 单元且难以置信地灵活,还可以进行束搜索;Caffe2 RNN 还允许每块 GPU 使用大批量数据进行训练,并实现了所谓的静态 RNN。通过 Caffe2 RNN,Facebook 的神经机器翻译的效率提升高达 2.5x,Facebook 全部的机器翻译模型从基于短语的系统转换为所有
当今世界随着大数据、人工智能算法、云计算等技术的发展机器翻译技术又掀起一波新浪潮。伴随着该项技术不断发展的是一场由战争与压迫转为和平与发展的历史,同时这项技术的发展背后亦隐藏着巨大的权力纠纷。
---- 新智元报道 来源:GitHub 编辑:小咸鱼 好困 【新智元导读】GitHub在其全球开发者大会上,宣布Copilot将增加对包括Neovim和JetBrains IDEs在内的编辑器的支持,重点是JetBrains的IntelliJ IDEA和PyCharm。GitHub还宣布Copilot支持Java、C、C++和C#等语言的多行代码完成,还有自上次GitHub Universe 以来,进行的20000多项产品改进。 想写出漂亮的代码,但是就是憋不出来怎么办?急! 其实,大可不必这么
中文编程,有的人觉得可能比较新鲜,有的人可能听说过,但是并不看好。有了英文编程,比如Java,C,Python等,为何还需要中文编程。
好了,今天的分享暂时到这里,gpt4的食用指南还有很多类别,下篇文章我们继续探讨如何让gpt4充当不同的角色。有什么问题欢迎大家一起和Tom交流和讨论。
摘要: 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方
王小新 编译自Quora 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谈神经网络中注意力机制的论文和博客都不少,但很多人还是不知道从哪看起。于是,在国外问答网站Quora上就有了这个问题:如何在自然语言处理中引入注意力机制? Quora自家负责NLP和ML的技术主管Nikhil Dandekar做出了一个简要的回答: 概括地说,在神经网络实现预测任务时,引入注意力机制能使训练重点集中在输入数据的相关部分,忽略无关部分。 注意力是指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力。比如说,你将很长的一句话人工从一种语言翻译
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现,这是最有趣的
这个乘积式中的因子都是小数,其乘积会是一个十分小的数,会造成 数值下溢(numerical underflow)
神经机器翻译(NMT)关注的是通过 AI 在不同人类语言之间进行翻译的过程。2015 年,蒙特利尔学习算法研究所的研究人员开发出了一项新的算法模型,最终让机器给出了对应的翻译。一夜之间,像谷歌翻译这样的翻译软件质量得到了大幅度提升。
作者 | Yiqin Fu 最近一个德国的 AI 创业公司 DeepL 很火。他们说自己的机器翻译在盲测中秒杀竞品。DeepL 支持“英德法西意荷波”七种语言,汉、日、俄仍在开发中。 我不是深度学习/NLP 专家,只是作为语言和文学爱好者比较好奇现在机器翻译的水平。如果机器翻译能完全替代人类翻译,一定是先从英-法,英-德,英-西这几种组合开始的。所以这里我们测试机器的西班牙语—英语翻译,分别比较西语原文、DeepL、谷歌和专业译者(如果有)。 原材料是我提前选好的。按照我设想的难度从低到高分别是: 阿根
Facebook AI(bushi),更准确地说是Meta AI,刚刚发布了自监督语音处理模型XLS-R,共支持128种语言。
要知道,将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言,如 Java 或 c + + ,需要精通源语言和目标语言,而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
仿佛代表着计算机对世界说出来的第一句话,因为它简洁实用,所以被作为入门程序广泛使用。
X-RiSAWOZ: High-Quality End-to-End Multilingual Dialogue Datasets and Few-shot Agents
你有没有想过和一台智能机器人聊天?你有没有想过让一台智能机器人为你创作诗歌、故事或歌曲?你有没有想过让一台智能机器人陪你玩游戏、学习或社交?如果你的答案是肯定的,那么你一定会对ChatGPT感兴趣。
机器之心报道 参与:路雪、李泽南 近日,一家名为 DeepL 的创业公司发布了自己的神经翻译工具,引起了业内关注。据称在盲测与 BELU 分数测试中,这款全新翻译系统的性能远超来自谷歌、微软和 Facebook 三家巨头的同类产品。对于我们来说,DeepL 唯一的问题就是何时能够支持中文了。 谷歌、微软和 Facebook 等科技巨头已在机器翻译领域耕耘多年,但一家名为 DeepL 的创业公司最近推出的翻译工具又将这一领域向前推进了一步。DeepL 与它的竞争对手相比速度相同,而且更加准确而精密。 目前,D
我们需要比较的,更多侧重在翻译工具的易用性与功能性上,也就是说,它能够在多大程度上照顾到我们的实际翻译需求。
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